人工智能包括機(jī)器人嗎（人工智能包括機(jī)器人嗎知乎）

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本文目錄:

• 1、1, 什么是人工智能

• 2、人工智能有哪些研究方向？

• 3、人工智能機(jī)器人是什么意思？

• 4、人工智能與機(jī)器人有什么區(qū)別嗎？

一、1, 什么是人工智能

人工智能（計算機(jī)科學(xué)的一個分支）

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，但沒有一個統(tǒng)一的定義。

人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。但是這種會自我思考的高級人工智能還需要科學(xué)理論和工程上的突破。

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。

工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。

人工智能在計算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人，經(jīng)濟(jì)政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。

人工智能機(jī)器人

著名的美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)。”而另一個美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作?！边@些說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

人工智能是計算機(jī)學(xué)科的一個分支，二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。這是因?yàn)榻陙硭@得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨(dú)立的分支，無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個系統(tǒng)。

人工智能是研究使計算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機(jī)，使計算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科?？梢哉f幾乎是自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計算機(jī)科學(xué)的范疇，人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個應(yīng)用分支。從思維觀點(diǎn)看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科，它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。

2研究價值編輯

具有人工智能的機(jī)器人

例如繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔(dān)的，如今計算機(jī)不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確，因此當(dāng)代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的，人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。

通常，“機(jī)器學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“統(tǒng)計學(xué)”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學(xué)學(xué)科。這類“機(jī)器學(xué)習(xí)”對“經(jīng)驗(yàn)”的依賴性很強(qiáng)。計算機(jī)需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗(yàn)中獲取知識，學(xué)習(xí)策略，在遇到類似的問題時，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)知識解決問題并積累新的經(jīng)驗(yàn)，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學(xué)習(xí)方式稱之為“連續(xù)型學(xué)習(xí)”。但人類除了會從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)之外，還會創(chuàng)造，即“跳躍型學(xué)習(xí)”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機(jī)最難學(xué)會的就是“頓悟”?；蛘咴賴?yán)格一些來說，計算機(jī)在學(xué)習(xí)和“實(shí)踐”方面難以學(xué)會“不依賴于量變的質(zhì)變”，很難從一種“質(zhì)”直接到另一種“質(zhì)”，或者從一個“概念”直接到另一個“概念”。正因?yàn)槿绱耍@里的“實(shí)踐”并非同人類一樣的實(shí)踐。人類的實(shí)踐過程同時包括經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)造。[1]

這是智能化研究者夢寐以求的東西。

2013年，帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員S.C WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法，該方法導(dǎo)出了研究函數(shù)性質(zhì)的新方法。作者發(fā)現(xiàn)，新數(shù)據(jù)分析方法給計算機(jī)學(xué)會“創(chuàng)造”提供了一種方法。本質(zhì)上，這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當(dāng)有效的途徑。這種途徑是數(shù)學(xué)賦予的，是普通人無法擁有但計算機(jī)可以擁有的“能力”。從此，計算機(jī)不僅精于算，還會因精于算而精于創(chuàng)造。計算機(jī)學(xué)家們應(yīng)該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計算機(jī)過于全面的操作能力，否則計算機(jī)真的有一天會“反捕”人類。[1]

當(dāng)回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學(xué)的時候，作者拓展了對思維和數(shù)學(xué)的認(rèn)識。數(shù)學(xué)簡潔，清晰，可靠性、模式化強(qiáng)。在數(shù)學(xué)的發(fā)展史上，處處閃耀著數(shù)學(xué)大師們創(chuàng)造力的光輝。這些創(chuàng)造力以各種數(shù)學(xué)定理或結(jié)論的方式呈現(xiàn)出來，而數(shù)學(xué)定理最大的特點(diǎn)就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達(dá)出來的包含豐富信息的邏輯結(jié)構(gòu)。應(yīng)該說，數(shù)學(xué)是最單純、最直白地反映著（至少一類）創(chuàng)造力模式的學(xué)科。[1]

3科學(xué)介紹編輯

實(shí)際應(yīng)用

機(jī)器視覺：機(jī)器視覺，指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)，自動規(guī)劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設(shè)計，智能控制，機(jī)器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程等。

學(xué)科范疇

人工智能是一門邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉。

涉及學(xué)科

哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論

研究范疇

自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機(jī)器學(xué)習(xí)，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設(shè)計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法

意識和人工智能

人工智能就其本質(zhì)而言，是對人的思維的信息過程的模擬。

對于人的思維模擬可以從兩條道路進(jìn)行，一是結(jié)構(gòu)模擬，仿照人腦的結(jié)構(gòu)機(jī)制，制造出“類人腦”的機(jī)器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，而從其功能過程進(jìn)行模擬。現(xiàn)代電子計算機(jī)的產(chǎn)生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。

弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展，尤其是2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)后，美日歐希望借機(jī)器人等實(shí)現(xiàn)再工業(yè)化，工業(yè)機(jī)器人以比以往任何時候更快的速度發(fā)展，更加帶動了弱人工智能和相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經(jīng)能用機(jī)器人實(shí)現(xiàn)。

而強(qiáng)人工智能則暫時處于瓶頸，還需要科學(xué)家們和人類的努力。

4發(fā)展階段編輯

1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見卓識的年輕科學(xué)家在一起聚會，共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問題，并首次提出了“人工智能”這一術(shù)語，它標(biāo)志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。IBM公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術(shù)的一個完美表現(xiàn)。

從1956年正式提出人工智能學(xué)科算起，50多年來，取得長足的發(fā)展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學(xué)?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計算機(jī)這臺機(jī)器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機(jī)器，那就必須知道什么是思考，更進(jìn)一步講就是什么是智慧。什么樣的機(jī)器才是智慧的呢？科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車，火車，飛機(jī)，收音機(jī)等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個神經(jīng)細(xì)胞組成的器官，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。

當(dāng)計算機(jī)出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學(xué)家為這個目標(biāo)努力著。如今人工智能已經(jīng)不再是幾個科學(xué)家的專利了，全世界幾乎所有大學(xué)的計算機(jī)系都有人在研究這門學(xué)科，學(xué)習(xí)計算機(jī)的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門課程，在大家不懈的努力下，如今計算機(jī)似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)（DEEP BLUE）計算機(jī)戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機(jī)幫助人進(jìn)行其它原來只屬于人類的工作，計算機(jī)以它的高速和準(zhǔn)確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計算機(jī)科學(xué)的前沿學(xué)科，計算機(jī)編程語言和其它計算機(jī)軟件都因?yàn)橛辛巳斯ぶ悄艿倪M(jìn)展而得以存在。

5技術(shù)研究編輯

用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺的機(jī)器就是計算機(jī)，人工智能的發(fā)展歷史是和計算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計等方面。

人工智能技術(shù)研究 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ROBOTICS RESEARCH 是一本關(guān)注人工智能與機(jī)器人研究領(lǐng)域最新進(jìn)展的國際中文期刊，由漢斯出版社發(fā)行，本刊支持思想創(chuàng)新、學(xué)術(shù)創(chuàng)新，倡導(dǎo)科學(xué)，繁榮學(xué)術(shù)，集學(xué)術(shù)性、思想性為一體，旨在為了給世界范圍內(nèi)的科學(xué)家、學(xué)者、科研人員提供一個傳播、分享和討論人工智能與機(jī)器人研究領(lǐng)域內(nèi)不同方向問題與發(fā)展的交流平臺。

研究領(lǐng)域

人工智能技術(shù)研究

智能機(jī)器人

模式識別與智能系統(tǒng)

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與應(yīng)用

系統(tǒng)仿真技術(shù)與應(yīng)用

工業(yè)過程建模與智能控制

智能計算與機(jī)器博弈

人工智能理論

語音識別與合成

機(jī)器翻譯

圖像處理與計算機(jī)視覺

計算機(jī)感知

計算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

知識發(fā)現(xiàn)與機(jī)器學(xué)習(xí)

建筑智能化技術(shù)與應(yīng)用

人工智能其他學(xué)科

研究方法

如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導(dǎo)人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結(jié)論的問題是：是否應(yīng)從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學(xué)對于航空工程一樣，人類生物學(xué)對于人工智能研究是沒有關(guān)系的？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優(yōu)化）來描述？還是必須解決大量完全無關(guān)的問題？

智能是否可以使用高級符號表達(dá)，如詞和想法？還是需要“子符號”的處理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提議人工智能應(yīng)歸類為SYNTHETIC INTELLIGENCE，[29]這個概念后來被某些非GOFAI研究者采納。

大腦模擬

主條目：控制論和計算神經(jīng)科學(xué)

20世紀(jì)40年代到50年代，許多研究者探索神經(jīng)病學(xué)，信息理論及控制論之間的聯(lián)系。其中還造出一些使用電子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。 這些研究者還經(jīng)常在普林斯頓大學(xué)和英國的RATIO CLUB舉行技術(shù)協(xié)會會議.直到1960, 大部分人已經(jīng)放棄這個方法，盡管在80年代再次提出這些原理。

符號處理

主條目：GOFAI

當(dāng)20世紀(jì)50年代，數(shù)字計算機(jī)研制成功，研究者開始探索人類智能是否能簡化成符號處理。研究主要集中在卡內(nèi)基梅隆大學(xué), 斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院，而各自有獨(dú)立的研究風(fēng)格。JOHN HAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智能)。[33] 60年代，符號方法在小型證明程序上模擬高級思考有很大的成就?；诳刂普摶蛏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法則置于次要。[34] 60~70年代的研究者確信符號方法最終可以成功創(chuàng)造強(qiáng)人工智能的機(jī)器，同時這也是他們的目標(biāo)。

認(rèn)知模擬經(jīng)濟(jì)學(xué)家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化，同時他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A(chǔ)，如認(rèn)知科學(xué), 運(yùn)籌學(xué)和經(jīng)營科學(xué)。他們的研究團(tuán)隊使用心理學(xué)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果開發(fā)模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)沿襲下來，并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰?；谶壿嫴幌癜瑐悺ぜ~厄爾和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY認(rèn)為機(jī)器不需要模擬人類的思想，而應(yīng)嘗試找到抽象推理和解決問題的本質(zhì)，不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室致力于使用形式化邏輯解決多種問題，包括知識表示, 智能規(guī)劃和機(jī)器學(xué)習(xí). 致力于邏輯方法的還有愛丁堡大學(xué)，而促成歐洲的其他地方開發(fā)編程語言PROLOG和邏輯編程科學(xué).“反邏輯”斯坦福大學(xué)的研究者 (如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發(fā)現(xiàn)要解決計算機(jī)視覺和自然語言處理的困難問題，需要專門的方案-他們主張不存在簡單和通用原理（如邏輯）能夠達(dá)到所有的智能行為。ROGER SCHANK 描述他們的“反邏輯”方法為 "SCRUFFY" .常識知識庫 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子,因?yàn)樗麄儽仨毴斯ひ淮尉帉懸粋€復(fù)雜的概念?；谥R大約在1970年出現(xiàn)大容量內(nèi)存計算機(jī)，研究者分別以三個方法開始把知識構(gòu)造成應(yīng)用軟件。這場“知識革命”促成專家系統(tǒng)的開發(fā)與計劃,這是第一個成功的人工智能軟件形式?！爸R革命”同時讓人們意識到許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識。

子符號法

80年代符號人工智能停滯不前，很多人認(rèn)為符號系統(tǒng)永遠(yuǎn)不可能模仿人類所有的認(rèn)知過程，特別是感知，機(jī)器人，機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別。很多研究者開始關(guān)注子符號方法解決特定的人工智能問題。

自下而上, 接口AGENT，嵌入環(huán)境（機(jī)器人），行為主義，新式AI機(jī)器人領(lǐng)域相關(guān)的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符號人工智能而專注于機(jī)器人移動和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關(guān)注早期控制論研究者的觀點(diǎn)，同時提出了在人工智能中使用控制理論。這與認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域中的表征感知論點(diǎn)是一致的:更高的智能需要個體的表征(如移動，感知和形象)。計算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)結(jié)主義. 這和其他的子符號方法，如模糊控制和進(jìn)化計算，都屬于計算智能學(xué)科研究范疇。

統(tǒng)計學(xué)法

90年代，人工智能研究發(fā)展出復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學(xué)方法，即這些方法的結(jié)果是可測量的和可驗(yàn)證的，同時也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學(xué)語言也允許已有學(xué)科的合作（如數(shù)學(xué)，經(jīng)濟(jì)或運(yùn)籌學(xué)）。STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指出這些進(jìn)步不亞于“革命”和“NEATS的成功”。有人批評這些技術(shù)太專注于特定的問題，而沒有考慮長遠(yuǎn)的強(qiáng)人工智能目標(biāo)。

集成方法

智能AGENT范式智能AGENT是一個會感知環(huán)境并作出行動以達(dá)致目標(biāo)的系統(tǒng)。最簡單的智能AGENT是那些可以解決特定問題的程序。更復(fù)雜的AGENT包括人類和人類組織（如公司）。這些范式可以讓研究者研究單獨(dú)的問題和找出有用且可驗(yàn)證的方案，而不需考慮單一的方法。一個解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號方法和邏輯方法，一些則是子符號神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他新的方法。范式同時也給研究者提供一個與其他領(lǐng)域溝通的共同語言--如決策論和經(jīng)濟(jì)學(xué)（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被廣泛接受。AGENT體系結(jié)構(gòu)和認(rèn)知體系結(jié)構(gòu)研究者設(shè)計出一些系統(tǒng)來處理多ANGENT系統(tǒng)中智能AGENT之間的相互作用。一個系統(tǒng)中包含符號和子符號部分的系統(tǒng)稱為混合智能系統(tǒng) ,而對這種系統(tǒng)的研究則是人工智能系統(tǒng)集成。分級控制系統(tǒng)則給反應(yīng)級別的子符號AI 和最高級別的傳統(tǒng)符號AI提供橋梁，同時放寬了規(guī)劃和世界建模的時間。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一個早期的分級系統(tǒng)計劃。

智能模擬

機(jī)器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應(yīng)與辨證處理。

學(xué)科范疇

人工智能是一門邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)、社會科學(xué)、技術(shù)科學(xué)三向交叉學(xué)科。

涉及學(xué)科

哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)，社會結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀。

研究范疇

語言的學(xué)習(xí)與處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機(jī)器學(xué)習(xí)，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設(shè)計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法人類思維方式，最關(guān)鍵的難題還是機(jī)器的自主創(chuàng)造性思維能力的塑造與提升。

應(yīng)用領(lǐng)域

機(jī)器翻譯，智能控制，專家系統(tǒng)，機(jī)器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程機(jī)器人工廠，自動程序設(shè)計，航天應(yīng)用，龐大的信息處理，儲存與管理，執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等。

值得一提的是，機(jī)器翻譯是人工智能的重要分支和最先應(yīng)用領(lǐng)域。不過就已有的機(jī)譯成就來看，機(jī)譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離終極目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)；而機(jī)譯質(zhì)量是機(jī)譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。中國數(shù)學(xué)家、語言學(xué)家周海中教授曾在論文《機(jī)器翻譯五十年》中指出：要提高機(jī)譯的質(zhì)量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設(shè)計問題；單靠若干程序來做機(jī)譯系統(tǒng)，肯定是無法提高機(jī)譯質(zhì)量的；另外在人類尚未明了大腦是如何進(jìn)行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機(jī)譯要想達(dá)到“信、達(dá)、雅”的程度是不可能的。

安全問題

人工智能還在研究中，但有學(xué)者認(rèn)為讓計算機(jī)擁有智商是很危險的，它可能會反抗人類。這種隱患也在多部電影中發(fā)生過，其主要的關(guān)鍵是允不允許機(jī)器擁有自主意識的產(chǎn)生與延續(xù)，如果使機(jī)器擁有自主意識，則意味著機(jī)器具有與人同等或類似的創(chuàng)造性，自我保護(hù)意識，情感和自發(fā)行為。

實(shí)現(xiàn)方法

人工智能在計算機(jī)上實(shí)現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機(jī)體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實(shí)現(xiàn)方法也和人類或生物機(jī)體所用的方法相同或相類似。遺傳算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進(jìn)化機(jī)制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細(xì)胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細(xì)規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復(fù)雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應(yīng)的邏輯就會很復(fù)雜（按指數(shù)式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補(bǔ)丁，非常麻煩。采用后一種方法時，編程者要為每一角色設(shè)計一個智能系統(tǒng)（一個模塊）來進(jìn)行控制，這個智能系統(tǒng)（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠?qū)W習(xí)，能漸漸地適應(yīng)環(huán)境，應(yīng)付各種復(fù)雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓(xùn)，下一次運(yùn)行時就可能改正，至少不會永遠(yuǎn)錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補(bǔ)丁。利用這種方法來實(shí)現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學(xué)的思考方法，入門難度大一點(diǎn)。但一旦入了門，就可得到廣泛應(yīng)用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細(xì)規(guī)定，應(yīng)用于復(fù)雜問題，通常會比前一種方法更省力。

二、人工智能有哪些研究方向？

人工智能可分為六個研究方向：

1、機(jī)器視覺，包括3D重建，模式識別，圖像理解等。

2、語言理解和溝通，包括語音識別，綜合，人機(jī)對話，機(jī)器翻譯等;

3、機(jī)器人技術(shù)，包括力學(xué)，控制，設(shè)計，運(yùn)動規(guī)劃，任務(wù)規(guī)劃等;

4、認(rèn)知和推理，包括各種身體和社會常識的認(rèn)知和推理;

5、游戲和道德，包括多智能體，機(jī)器人和社會整合的互動，對抗和合作;

6、機(jī)器學(xué)習(xí)，包括各種統(tǒng)計建模，分析工具和計算方法;

人工智能作為下一代信息技術(shù)的重要領(lǐng)域，是一種具有普遍性的新型通用技術(shù)，可應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)社會，生產(chǎn)和生活的各個方面（Trajtenberg，2018）; 無意中與此同時，人工智能已經(jīng)滲透到生產(chǎn)和生活的許多方面，并悄然改變了經(jīng)濟(jì)和社會組織的運(yùn)作模式。 雖然人工智能技術(shù)可以使人類擺脫繁瑣的程式化工作，但它也是應(yīng)對人口老齡化的有效手段，但其推廣也意味著在應(yīng)用領(lǐng)域取代就業(yè)領(lǐng)域（部分），并將 最終影響就業(yè)結(jié)構(gòu)和收入分配格局。

三、人工智能機(jī)器人是什么意思？

人工智能和機(jī)器人的區(qū)別是：

人工智能跟機(jī)器人是不同于的兩種概念，前者只是某一類領(lǐng)域的智能，比如說語音翻譯，現(xiàn)在這個也可以說是人工智能最普及和最成熟的了，或者是識別物體，是花是草，目前的人工智能主要是利用大數(shù)據(jù)來匹配的，怎么說都是一個領(lǐng)域的，人們現(xiàn)在并沒有能力把它做成完整的像人一樣的系統(tǒng)，不過，這已經(jīng)夠了，能滿足現(xiàn)階段的生產(chǎn)與生活。

機(jī)器人，所需的條件基本就是人工智能+物理外殼，最基本的就是所說到的掃地機(jī)器人，還有餐廳服務(wù)機(jī)器人這種可以做簡單的勞動，而人腦將去做更高級的事情。如果想要變成終結(jié)者那樣的機(jī)器人，那當(dāng)然得具備有各種識別，各種感應(yīng)器，有能力，有思維，能變形各種識別，各種感應(yīng)。

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四、人工智能與機(jī)器人有什么區(qū)別嗎？

主要區(qū)別是，性質(zhì)不同、特點(diǎn)不同、應(yīng)用不同，具體如下：

一、性質(zhì)不同

1、人工智能

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

2、機(jī)器人

機(jī)器人是一種能夠半自主或全自主工作的智能機(jī)器。

二、特點(diǎn)不同

1、人工智能

人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計算機(jī)視覺等等，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

2、機(jī)器人

機(jī)器人具有感知、決策、執(zhí)行等基本特征，可以輔助甚至替代人類完成危險、繁重、復(fù)雜的工作，提高工作效率與質(zhì)量，服務(wù)人類生活，擴(kuò)大或延伸人的活動及能力范圍。

三、應(yīng)用不同

1、人工智能

機(jī)器視覺，指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)，自動規(guī)劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設(shè)計，智能控制，機(jī)器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程等。

2、機(jī)器人

我國的機(jī)器人專家從應(yīng)用環(huán)境出發(fā)，將機(jī)器人也分為兩大類，即工業(yè)機(jī)器人和特種機(jī)器人。工業(yè)機(jī)器人是指面向工業(yè)領(lǐng)域的多關(guān)節(jié)機(jī)械手或多自由度機(jī)器人。特種機(jī)器人則是除工業(yè)機(jī)器人之外的、用于非制造業(yè)并服務(wù)于人類的各種先進(jìn)機(jī)器人，包括：服務(wù)機(jī)器人、水下機(jī)器人、娛樂機(jī)器人、軍用機(jī)器人、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等。在特種機(jī)器人中，有些分支發(fā)展很快，有獨(dú)立成體系的趨勢，如服務(wù)機(jī)器人、水下機(jī)器人、軍用機(jī)器人、微操作機(jī)器人等。

參考資料來源：百度百科-人工智能

參考資料來源：百度百科-機(jī)器人

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